Как да използваме Claude Code за автоматизация на проекти за видео маркетинг (Изчерпателен наръчник)

Какво ще автоматизирате (накратко)

Защо Claude Code за видео маркетинг?

Архитектурата на автоматизацията

video-automation/
├─ config/
│ ├─ brand_voice.yaml
│ ├─ platforms.yaml
│ └─ prompts/
│ ├─ script_prompt.md
│ ├─ title_desc_prompt.md
│ └─ clip_rules.md
├─ data/
│ ├─ raw/
│ ├─ processed/
│ └─ captions/
├─ scripts/
│ ├─ generate_script.py
│ ├─ transcribe.py
│ ├─ autoclip.py
│ ├─ captions.py
│ ├─ repurpose.py
│ └─ schedule_upload.py
└─ Makefile

Стъпка 1: Създайте гласа на марката и творческите задания

brand:
persona: "Прагматичен, но оптимистичен преподавател"
audience: "B2B SaaS маркетолози и самостоятелни автори"
pillars:
- "Практическа автоматизация, а не теория"
- "Решения, основани на данни"
- "Показвай, не разказвай"
banned_phrases:
- "game‑changer"
- "disrupt"
style:
tone: "ясен, сбит, приятелски"
reading_level: "8–9 клас"
ctas:
primary: "Абонирайте се за седмични автоматизации"
secondary: "Вземете шаблона за работния процес"

Вие сте старши видео маркетолог и сценарист. Напишете сценарий от 60–90 секунди, който:
- Закача за 3 секунди с точка от данни
- Предоставя 1 приложим извод
- Използва гласа на марката в brand_voice.yaml
- Извежда списък със сцени с времеви печати, предложен B-roll и текст на екрана

Стъпка 2: Генериране на сценарии с Claude + локални шаблони

# извличане на аудио
ffmpeg -y -i data/raw/input.mp4 -vn -acodec pcm_s16le data/processed/audio.wav
# стартиране на whisper (пример)
whisper data/processed/audio.wav \
--model medium \
--language en \
--task transcribe \
--output_dir data/captions

ffmpeg -i data/raw/input.mp4 -vf subtitles=data/captions/input.srt -c:a copy data/processed/captioned.mp4

Стъпка 4: Автоматично изрязване на дълги видеа в кратки

# изрязване 00:02:10–00:02:40
ffmpeg -ss 00:02:10 -to 00:02:40 -i input.mp4 -c copy out_clip.mp4
# punch-in ефект (мащабиране + изрязване)
ffmpeg -i out_clip.mp4 -filter:v "scale=iw*1.08:ih*1.08, crop=iw:ih" -c:a copy out_clip_zoom.mp4

Стъпка 5: Пакетно създаване на надписи, заглавия, описания и хаштагове

Стъпка 6: Миниатюри с текстови варианти

Стъпка 7: Качване и планиране

Стъпка 8: Оркестриране с Makefile или Task Runner

shorts: transcribe autoclip captions repurpose
@echo "Shorts created in data/processed/shorts"
longform: generate_script captions
upload:
python scripts/schedule_upload.py --platform youtube --input data/processed/shorts

Стъпка 9: Качествени проверки и анализи

Примерен цялостен поток

Практични модели на подкани за Claude Code

Бележки за инструментите и съвети за настройка

Пример: Минимална евристика за Autoclip (Python)

import re
from typing import List, Tuple
HOOK_PATTERNS = [r"\bhere's the\b", r"\bthe mistake\b", r"\bdo this\b", r"\bin 30 seconds\b",
]
def score_line(line: str) -> int:
s = 0
if len(line) < 140: s += 10
if re.search(r"\b\d+%|\d+x|\b\d+ (seconds|minutes|steps)\b", line): s += 20
if any(re.search(p, line.lower) for p in HOOK_PATTERNS): s += 20
if line.endswith: s += 10
return min(s, 100)
def propose_clips(transcript: List[Tuple[float, float, str]], max_len=35):
clips = []
cur = []
cur_len = 0
for start, end, text in transcript:
cur.append((start, end, text))
cur_len += (end - start)
if cur_len >= max_len or score_line(text) > 40:
clips.append((cur[0][0], end))
cur, cur_len = [], 0
if cur:
clips.append((cur[0][0], cur[-1][1]))
return clips

Мащабиране на системата

Заслужава си да се отбележи: Използване на Sider за ускоряване на подканите и прегледите

Чести грешки (и поправки)

Вашите следващи стъпки

ЧЗВ